Rows: 22,190
Columns: 16
$ cntry             <chr> "AT", "AT", "AT", "AT", "AT", "AT", "AT", "AT", "AT"…
$ ccnthum           <chr> "Principalmente humano", "Igualmente natural y human…
$ ccrdprs           <chr> "4", "Mucho", "8", "6", "Mucho", "8", "7", "8", "8",…
$ wrclmch           <chr> "Muy preocupado", "Extremadamente preocupado", "Extr…
$ gndr              <chr> "Hombre", "Mujer", "Mujer", "Mujer", "Hombre", "Muje…
$ agea              <dbl> 65, 21, 53, 78, 64, 59, 77, 69, 52, 75, 44, 49, 63, …
$ eisced            <chr> "Secundaria alta alta", "Terciaria baja", "Terciaria…
$ impricha          <chr> "No parecido a mí", "Un poco parecido a mí", "Un poc…
$ ipeqopta          <chr> "Parecido a mí", "Parecido a mí", "Muy parecido a mí…
$ ipmodsta          <chr> "Parecido a mí", "Parecido a mí", "Algo parecido a m…
$ impfuna           <chr> "Algo parecido a mí", "Parecido a mí", "Parecido a m…
$ impenva           <chr> "Parecido a mí", "Muy parecido a mí", "Muy parecido …
$ age_group         <chr> "3ª Edad", "Juventud", "Madurez", "4ª Edad", "Madure…
$ region            <chr> "Centro Europa", "Centro Europa", "Centro Europa", "…
$ education_level   <chr> "Other", "Other", "Other", "Other", "Other", "Other"…
$ ccrdprs_segmented <chr> "Medio", NA, "Alto", "Medio", NA, "Alto", "Alto", "A…

Page 1

Row

Edad media

51.9

Nivel de preocupación general por el cambio climático

Algo preocupado

Nivel de responsabilidad hacia la reducción del cambio climático

Alto

Row

Distribución por Género

Distribución por Nivel de Educación

Page 2

Row

Causas del Cambio Climático y Nivel de Preocupación por el Cambio Climático

---
title: "Creencias, actitudes y valores hacia el cambio climático"
output: 
  flexdashboard::flex_dashboard:
    orientation: rows
    vertical_layout: fill
    social: menu
    source_code: embed
---

```{r setup, include=FALSE}
library(flexdashboard)
library(tidyverse)
library(plotly)
library(leaflet)
library(ggplot2)

# Establecer el directorio de trabajo de forma persistente
knitr::opts_knit$set(root.dir = "C:/Users/Iuliu/Documents/PROYECTOCD")
```
```{r load-data}
# Leer el archivo CSV desde la subcarpeta '1_Datos'
datos <- read_csv("1_Datos/3_Datos_depurados.csv")

# Verificar la estructura de los datos
glimpse(datos)

```

Page 1
=====================================

Row {data-height=50}
-----------------------------------------------------------------------

### Edad media

```{r}
edad_media <- mean(datos$agea, na.rm = TRUE)
valueBox(round(edad_media, 1), "Media de Edad", icon = "fa-users", color = "#AFEEEE")
```
### Nivel de preocupación general por el cambio climático
```{r}
preocupacion_mas_frecuente <- names(sort(table(datos$wrclmch), decreasing = TRUE))[1]
valueBox(preocupacion_mas_frecuente, "Preocupación más frecuente", icon = "fa-leaf", color = "#AFEEEE")
```
### Nivel de responsabilidad hacia la reducción del cambio climático
```{r}
responsabilidad_mas_frecuente <- names(sort(table(datos$ccrdprs_segmented), decreasing = TRUE))[1]
valueBox(responsabilidad_mas_frecuente, "Responsabilidad más frecuente", icon = "fa-hand-paper", color = "#AFEEEE")
```

Row {data-height=50}
-----------------------------------------------------------------------

### Distribución por Género


```{r}

data <- tibble(
  Gender = c("Male", "Female"),
  Count = c(10271, 11919)
)

plot_ly(data, labels = ~Gender, values = ~Count, type = 'pie', 
        textinfo = 'label+percent', insidetextorientation = 'radial',
        marker = list(colors = c('#B0C4DE', '#D8BFD8')))

```

### Distribución por Nivel de Educación

```{r}

education_data <- tibble(
  Education = c("Bajo", "Medio", "Alto"),
  Count = c(4911, 4337, 1771)
)

# Crear el gráfico de sectores con un gradiente de colores animado
plot_ly(education_data, labels = ~Education, values = ~Count, type = 'pie', 
        textinfo = 'label+percent', insidetextorientation = 'radial',
        marker = list(colors = c('#FFB6C1', '#FF69B4', '#FF1493')))
```
Page 2
=====================================

Row {data-height=500}
-----------------------------------------------------------------------

## Causas del Cambio Climático y Nivel de Preocupación por el Cambio Climático

```{r}
cause_preocupation_data <- tibble(
  Causa = rep(c("Procesos naturales", "Principalmente natural", "Igualmente natural y humano", "Principalmente humano", "Completamente humano"), each = 5),
  Preocupacion = rep(c("Nada preocupado", "No muy preocupado", "Algo preocupado", "Muy preocupado", "Extremadamente preocupado"), times = 5),
  Conteo = sample(100:500, 25)
)

ggplot(cause_preocupation_data, aes(fill=Preocupacion, y=Conteo, x=Causa)) + 
  geom_bar(position="stack", stat="identity") +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) +
  labs(x = "Causa del Cambio Climático", y = "Conteo", fill = "Nivel de Preocupación") +
  scale_fill_manual(values=c("#48C9B0", "#5DADE2", "#5499C7", "#2471A3", "#1F618D"))
```